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机器学习入门必须了解的十大算法
哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以,对于那些ML刚刚开始的人来说,这篇博客机器学习算法工程师需要知道的十大算法是非常有用的。
star2017
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外卖O2O的用户画像实践
外卖的用户画像的实践和经验累积,必将对整个电商领域的大数据应用作出新的贡献!
star2017
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永不过时的K-Means算法
众所周知,数据挖掘算法并非十全十美,在某些情况下他们也会失效。 使用 K 均值算法(K-Means)时就可能会出现这种情况,当然此时你可以尝试一下另一种方法—— K 中心聚类算法(K-Medoids),也许效果会更好。
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1年前
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深度学习在单图像超分辨率上的应用:SRCNN、Perceptualloss、SRResNet
深度学习在单图像超分辨率上的应用:SRCNN、Perceptual loss、SRResNet。
star2017
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1年前
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Netflix首次完整披露大数据分析基础架构
Netflix资深软件工程师Tom Gianos和Netflix大数据计算工程经理Dan Weeks在2016年度QCon旧金山活动中介绍了Netflix的大数据策略和分析基础架构。
star2017
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1年前
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当数据分析遭遇心理动力学:用户深层次的情感需求浮出水面
现今互联网界,不管是研发、产品、设计,还是市场或运营,用户画像这个概念被炒得相当的火。如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋,但鲜有能落地生根的,更别提如何将其应用于实践了。
star2017
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1年前
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360公司数据中心副总经理傅志华:大数据在电信行业的应用
摘要:电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右,成为运营商的一项战略性优势。可见,由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有…
star2017
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1年前
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TwoSigma遴选:量化大佬都在看什么机器学习论文?
Self-trainingforFew-shotTransferAcrossExtremeTaskDifferences:作者提出了这样一种方法,当一个域只有少量的标注数据及大量的未标注数据时,可以在未标记样…
star2017
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1年前
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关于数据治理,你需要知道些什么?
每个有效的数据库都需要精心设计的模式(Schema),以保持数据干净,避免冲突,满足用户的各种需求,适应未来的扩展。
star2017
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1年前
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定量数据用户画像的方法与流程
用户画像是一种目标用户的人物原型,它不仅可以快速了解用户的基本信息并快速归类,并且可以进一步精准地分析用户行为习惯和态度偏好。用户画像虽然是用户的虚拟代表,但必须基于的是真实用户和真实数据。
star2017
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1年前
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大数据时代的营销模式:以数据分析为依托的循环系统
时代变革带来了受众的个性化及接触习惯的碎片化,产生了庞大且迅速变化的数据信息,企业需要尽快建立针对消费群研究数据库,加快营销策略优化节奏并根据区域消费群特征划分细分市场。
star2017
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1年前
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为什么AI将接管你的简历,你又能做些什么呢?
为什么 AI 将接管你的简历,你又能做些什么呢?
star2017
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1年前
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如何用深度学习进行CT影像肺结节探测
如何用深度学习进行CT影像肺结节探测。
star2017
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1年前
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一本数据字典的三生三世
最近数据字典这个词经常跳出来,挑动着笔者的神经,搞了很多年的取数,报表、经分直至大数据,每每都会搞数据字典,但每每都难说成功,我们的数据字典都经历了三生三世啊,为什么还未成功?
star2017
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1年前
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从零搭建推荐体系:概述及标签体系搭建(上)
本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程,也是最近以来一直深入研究的成果展现。
star2017
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1年前
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国外大数据博客资源大全
这个列表包含了几乎所有经常更新的大数据的博客,属于一个广泛的类别:数据科学,数据分析,商业智能,机器学习,数据可视化,数据挖掘,NoSQL,Hadoop的等等。博客是按字母顺序排列。如果我们错过了任何重要的博客,请告诉我们。 1.451 Caos Theory 2.A Beautiful Www 3.A Blog By Tim Manns 4.A puter…
star2017
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1年前
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做物体检测的同学们,你们真的了解mAP吗?几张图让你明白
mAP是一种物体检测器准确率的度量方法,是不同的召回率值下的最大精确度的平均值。
star2017
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1年前
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基于标记数据学习降低误报率的算法优化
无论是基于规则匹配的策略,还是基于复杂的安全分析模型,安全设备产生的告警都存在大量误报,这是一个相当普遍的问题。其中一个重要的原因是每个客户的应用场景和数据都多多少少有不同的差异,基于固定判断规则对有统计涨落的数据进行僵化的判断,很容易出现误判。 在没有持续人工干预和手动优化的情况下,策略和模型的误报率不会随着数据的积累而有所改进。也就是说安全分析人员通过对…
star2017
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1年前
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为什么你统计PV的方式是错的?
合格的工程师要能认识到数据和功能一样重要,因为准确的数据收集是产品迭代、市场营销的决策基础。
star2017
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1年前
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从零搭建推荐体系:用户体系、项目体系和推荐体系(中)
本文阐述整个推荐体系从0搭建的全流程,也是最近以来一直深入研究的成果展现
star2017
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